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      什么樣的龍蝦,才是「一人公司」的心頭好?

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      為了 OPC 設計的開源“龍蝦”架構,要安全,更要有用。

      作者丨董子博

      編輯丨林覺民

      AI 時代的商業世界,OPC(One Man Company,一人公司)的概念,正變得越來越火熱。

      如果,經營中過往那些繁重且細碎的雜事能交給 AI 打理,那么企業的生產力自然能夠得到巨大的解放。過往的大模型和 Agent 雖然能力達標,卻始終沒法把能力實際落進使用場景,讓一個普通人獨力撐起一整家公司。

      而 OpenClaw 的橫空出世,則讓這一切更加接近現實。

      然而,今天有關這只“龍蝦”的新聞稿幾乎鋪天蓋地,一個普通小白想要抓住這個“現實”,卻總是有些可望不可及——先不說部署的難題,僅僅是企業的數據安全如何保證,就足以難倒不少對技術知之甚少的一般人。

      3 月 19 日,面壁智能官宣了他們的“EdgeClaw Box”——一款專門支持 OPC 群體,安全高效、端云結合的“龍蝦硬件”。

      相比現在大多數的“龍蝦”,面壁智能與清華、OpenBMB 聯合發布的 EdgeClaw 采用了“端云兩棲”的架構,除了有更先進的開源 Agent 架構的支持,也通過一款安全可控的龍蝦盒子“EdgeClaw Box”,把一整個“數字公司”都裝進了一個盒子里。

      今天,OPC 們究竟需要什么樣的“龍蝦”,才能真正地幫助他們安全、迅捷地提效,做一人公司的“無敵助手”?EdgeClaw Box 用端云兩棲、安全高效的方式,給行業的探索打了一個樣。

      01


      為什么說,“端云兩棲”才是 OPC 的“好龍蝦”?

      今天的市面上,絕大多數的“龍蝦”產品,大多是“單棲生物”——部署方式不是云端,就是本地,端云結合、軟硬一體的“兩棲龍蝦”卻少之又少。

      然而事實上,無論部署在云端還是本地,“龍蝦們”都有各自的局限性。

      云端龍蝦雖然部署容易,對本地條件要求更低,但不僅斷網即癱瘓,而且數據上云也會給 OPC 創業者帶來更多的安全顧慮。而把龍蝦部署在本地,除了更復雜的部署流程,獨立創業者也沒法根據需求選擇模型,龍蝦輸出的效果也會一定程度地受限。

      那么端云兩棲的“龍蝦”,在 OPC 實際應用中的優勢究竟在哪里呢?

      不得不提的,就是面壁智能基于 EdgeClaw 打造的本地邊緣計算盒子——EdgeClaw Box。

      這次的“養蝦潮”中,Mac Mini 經歷了一波徹底的翻紅——不上不下的定位讓其一度滯銷,卻又因為對 OpenClaw 更友好的軟件環境和可以 7/24 小時在線的特點,被科技愛好者瘋狂追捧,導致四處無貨。

      在使用的安全性和斷網可用的便捷性上來講,本地部署對于 OPC 創業者來說,或許已經不再是一道“選擇題”。但把“龍蝦”養在怎樣的硬件上,又讓很多技術小白犯了難。

      而面壁智能的 EdgeClaw Box 則是專門面向 OPC 使用者,做了專門的架構設計和能力優化——首先,EdgeClaw Box 的本質,是一個進行了 EdgeClaw 預裝的硬件產品,內置目前市面上算力頂尖的芯片,并且深度適配了多款 SKU,涵蓋面壁自研松果派、英偉達 DGX Spark、蘋果 Mac Mini 等等,讓用戶真正可以插電即用、一步到位,免去了本地部署一系列令人望而卻步的流程。

      今天,想要使用 EdgeClaw 的用戶,可以通過https://github.com/Openbmb/edgeclaw的開源鏈接直接下載部署。而一個不會用 Github 的小白,要用上 EdgeClaw Box,只需要三步:

      1.將 EdgeClaw Box 通過藍牙連接到自己的PC、手機、耳機等終端上;

      2.下載飛書等軟件基座,或面壁自己的 APP;

      3.在軟件基座上,用戶可以直接對自己的“龍蝦”發布命令,EdgeClaw Box 就會自主完成任務,并且返回處理結果。

      而模型內置的另外一個好處,則是可以通過拆解任務,把更復雜的任務放在云端,讓更簡單的任務跑在本地,以降低“龍蝦”的運行成本,給 OPC 省錢。有人做過估算:市面上的云端 Claw 執行一個簡單的對話任務,tokens 的消耗量大約是 1.6 萬,成本估算就要 2-3 塊錢;而這種任務如果跑在本地,成本則幾乎可以忽略不計。

      舉個例子,今天導航、音頻公司使用的語音包想要上線,質檢是一個相當繁雜麻煩的工作——每一條音頻數據都需要聽檢,過去用人太貴,后來用云端 AI——尤其使用決策和執行環節更多的“龍蝦”,成本還是很難打下來。

      而 EdgeClaw Box 基于端云結合的架構,對這個任務進行合理的拆解,讓本地 AI 處理大部分的聲音聽檢,再由云端 AI 進行輔助,就讓 OPC 可以在性能和成本之間找到達成平衡的可能性,進而真正地幫助創業公司把錢省下來。

      除了成本考量,安全更是 OPC 們選擇“龍蝦”時的核心參考系。而 EdgeClaw Box 端云兩棲的架構設計,則能讓本地數據出不去,惡意插件進不來。

      但除了硬件帶來的“硬安全”,EdgeClaw Box 更是針對敏感信息,專門設計了一套分層的安全機制,要把“軟安全”也帶給使用龍蝦的 OPC 們。

      在日常的 AI 使用中,敏感信息一直是企業的安全痛點。而“敏感信息”的定義,卻往往在不同的場景中千差萬別。從精準發現敏感信息,到對敏感信息的模糊化處理,要處理得“恰如其分”,往往考驗的是 AI 的理解能力和“分寸感”。

      以 VC 場景為例,當投資經理拿到一份嚴格保密、不得外傳的 BP 時,他便可以將其交給本地的 EdgeClaw Box,AI 則會開始自動解析文檔,并為信息按照敏感度分級,以分層過濾、路由分發的方式實現隔離墻。

      其中,安全等級最高(S3)的公司財務數據、創始人聯系方式等,會使用系統的“安全模式”處理,全部留在本地的盒子里完成計算,保證數據不會外流。

      而敏感度較低(S2)的信息,比如公司名稱、創始人姓名等,系統則會判斷進入“脫敏模式”,通過模糊化處理的方式,使用代詞代稱之后再上云計算,來幫助投資人做后續的投資輔助處理。

      安全度最低(S1)的信息,如行業專有名詞等,才會直接進入“默認模式”,開放云端檢索,與外網互聯。

      保證了安全問題,過去往往需要好幾天工作量的項目深度調研,從讀 BP、到查報告、建模型、寫備忘錄等一系列工作,使用 EdgeClaw Box 就只需要 1 小時的時間,全程可以語音交互,提效突飛猛進。

      端云兩棲的“龍蝦”,既易用又安全,自然能獲得更多 OPC 們的青睞。但 EdgeClaw Box 給市場帶來的驚喜,還顯然不止這些。

      02


      更懂 OPC 創業者的“龍蝦”長什么樣子?

      部署了自己的“龍蝦”,只是 AI 幫助 OPC 創業者“萬里長征”的第一步。而很多技術小白雖然有了“龍蝦”,卻不知道如何挑選合適自己的模型,也不會選擇、配置 Skills——這也極大地影響了他們使用“龍蝦”的實際效果。

      而 EdgeClaw Box 的獨特設計,就能讓 OPC 創業者們免除這樣的麻煩。

      為了讓“龍蝦”能更好地運行在本地,EdgeClaw Box 內置了業內公認的最強端側小模型——面壁智能的 MiniCPM 系列,讓“龍蝦”在離線狀態下也能完整發揮能力。

      據悉,當下的中國市場,面壁智能是除了阿里以外,唯一一個開源了 10 B 以下小模型全家桶(文本、視覺/多模態、語音、全模態)的 AGI 公司,擅長在端側環境用小算力干大事情。而自研的模型,配上了針對性優化的硬件,EdgeClaw Box 在端側的使用體驗也當然更加絲滑。

      如果說,本地的自研小模型決定了 EdgeClaw Box 的日常下限,那么,云上的模型則決定著 EdgeClaw Box 的智能上限。

      不少大廠的“龍蝦”,都要求用戶與自家的大模型“綁死”,來提升自家大模型的用量——這種操作,也把“龍蝦”變成了自家大模型的“銷售渠道”。而對于 OPC 創業者來說,針對不同的使用場景,各家模型效果總是各有千秋,價格也各有優劣,沒法自主選擇模型,無異于交出了“龍蝦”使用的主導權。

      而 EdgeClaw Box 在云上支持市面上絕大多數主流模型,從 Claude、GPT、Kimi、Qwen 等一應俱全,技術小白也可以基于自己的實際使用需求,靈活地選擇自己在云上的模型,實現多模型自由調度、優中選優。

      模型能力令人放心,EdgeClaw 在 Skills 側更是做了不少工作,讓 OPC 們能用得便捷、放心。

      今天的“龍蝦大戰”中,以飛書為首的 App Channels 門戶開放、廣納“龍蝦”,而 Agent 架構又都基于 OpenClaw 的開源成果——這兩個戰場上,各家實際很難拉開差距,產生差異化的競爭優勢。

      而“龍蝦”們要真正分出勝負,真正的勝負手還是在 Skills 上。

      EdgeClaw Box 為 OPC 集成的 Skills,可以分為通用和專業兩層——通用層的 Skills 面向每個用戶日常的工作、生活場景,涵蓋會議紀要、文案創作、語音備忘、郵件起草、日程管理等多項功能;而面對專業場景,面壁智能為不同領域的 OPC 開發了多項 Skills,可以實現投資分析、倉儲管理、數據質檢、業務審計等能力。

      當下,面壁智能仍在繼續分批集成 OpenClaw 上的數萬個通用 Skills,同時也在為更多具體場景開發專業 Skills。以周為單位進行迭代,EdgeClaw Box 正在得越來越全面而強大,讓“龍蝦”成為創業者最得力的助手。

      以審計場景為例,要在卷帙浩繁的文件中找到異常線索、整理證據鏈,再完成底稿撰寫,一個優秀的審計工作人員也要花費好幾天時間,中間對人工的依賴,也導致難免偶然出錯。

      而 EdgeClaw Box 則可以在多項強大 Skills 的幫助下,10 分鐘內完成對 800 份文件的梳理,在分鐘級的時間內整理異常清單和證據鏈,并一鍵生成初稿,給審計工作完成巨大提效。

      EdgeClaw Box 在審計場景的演示

      能幫助 OPC 完成這些復雜工作的“龍蝦”,才是更懂 OPC 創業者的“龍蝦”。

      03


      結語

      被“養蝦潮”席卷,不少身處其中的人都在問這樣一個問題:“為什么 OpenClaw 沒有發生在大廠當中,而是被一個獨立開發者創作出來的?”

      OpenClaw 的形式,注定它是海外極客精神的產物——它先進、好玩、極富創新精神,是一個相當優秀的“嘗試”,卻并不總是最實際、最落地、最能創造價值的“產品”。這樣的極客式創新,注定不會發生在看重業績、厭惡風險的大廠當中。

      然而,一個新的技術成果,如果沒有實際落地的機會,它的生命力自然就會被扼殺——而面壁智能的 EdgeClaw Box 在今天的努力,則是代表了“OpenClaw+Mac Mini”的“中國敘事”,把眼光放到更垂直的 OPC 領域,用更實用主義的方式,來幫助創業者解決更實際的問題,來創造更多的價值。

      極客負責做夢,而好的產品負責把“夢”變成“生意”。浪潮來了,有人看熱鬧,有人真的下去撈魚——EdgeClaw Box 就是幫助 OPC 們下水的那條船。

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